Il ruolo dei metodi di campionamento nelle analisi statistiche

I principali sottotipi di campionamento sistematico sono i seguenti (De Carlo N. – Robusto E., 1996):

* Campionamento sistematico circolare: raramente accade che, determinato il passo, data la numerosità campionaria, si scorra tutta la lista della popolazione per terminare il campione. Ad esempio, dovendo campionare 7 persone, su una popolazione di 763, posto un passo campionario k=100, partendo dalla prima unità è chiaro che le ultime 63 unità correrebbero il rischio di non venire estratte mai. Per ovviare a tale problema è possibile scegliere un elemento qualsiasi della popolazione come base di partenza per la progressione, proseguendo poi nella lettura, una volta giunti alla fine della lista, ricominciando dal primo elemento, come se la popolazione fosse circolare (Singh D. – Chaudhary F., 1986)

* Campionamento sistematico centrato: il presupposto per l’applicazione di tale metodo è la stratificazione della popolazione. La scelta della posizione di partenza della progressione non avviene in modo casuale, ma partendo dal centro dello strato. «Ci si può attendere che un campione centrato sia più preciso di uno posizionato casualmente» (Diana G. – Salvan A., 1989)

* Campionamento sistematico bidimensionale: si immagini una popolazione elencata in forma tabellare anziché tramite una lista14, per estrarre in modo sistematico un campione in questa situazione si può procedere in due modi: con un campione definito allineato oppure con un campione definito non allineato. Nel primo caso la selezione avviene estraendo casualmente le coordinate riga e colonna delle unità da selezionare. Ad esempio, riga 1 e 2 colonne 5 e 7, portano ad estrarre dalla tabella le unità (1,5), (1,7), (2,5), (2,7). Per quanto riguarda il secondo caso invece, per brevità di trattazione, si rimanda a Singh. D. – Chaudhary F. (1986).

* Campionamento sistematico “trend lineare”: questa metodica viene utilizzata in ambiti nei quali la popolazione è composta da elementi inanimati quali costi, eventi atmosferici, calamità ecc.. In questo tipo di casistiche di studio si riscontrano dei trend lineari, per eliminarne l’incidenza sull’efficienza del campione è possibile campionare coppie di unità equidistanti dagli estremi della popolazione.